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今日のヘルスケアは、他のどの産業と同様に変化しています。
組織が指先で利用できるデータの豊富さは、業界全体を変革しています。病気の発見方法、患者がどれだけ効果的に治療されるか、さらには病院がケアチームが連携し、業務を遂行するためにリソースをどのように活用するかといった点まで、すべてが変化しています。
患者に影響を与えるリアルタイムで正確なインサイトが極めて重要です。
そして、ここにヘルスケア分析ツールが役立ちます。
ヘルスケアにおける予測分析を利用することは、ヘルスケア組織、病院、医師が患者データをアクセスし、分析し、処理し、データに基づいた質の高いケア、正確な診断、および個別化された治療を提供できるように支援します。
ヘルスケアにおける予測分析とは？
予測分析は、データ分析の世界における専門分野であり、モデリング、データマイニング、AI、機械学習技術に大きく依存しています。これは、過去およびリアルタイムのデータを評価し、未来の予測を行うために使用されます。
ヘルスケアにおける予測分析とは、現在のおよび過去のヘルスケアデータの分析を指し、ヘルスケア専門家が、より効果的で効率的な運用上および臨床上の意思決定を行う機会を見つけたり、傾向を予測したり、さらには病気の蔓延を管理したりできるようにします。
ヘルスケアデータとは、個人または集団の健康状態に関連するあらゆるデータを指し、管理記録、医療記録、健康調査、疾病および患者登録簿、請求ベースのデータセット、およびEHRから収集されます。ヘルスケア分析は、ヘルスケア業界の誰もが利用し、恩恵を受けることができるツールであり、ヘルスケア組織、病院、医師、医科医、心理学者、薬剤師、製薬会社、さらにはヘルスケアステークホルダーに、より質の高いケアを提供します。
ヘルスケアにおける予測分析の利用
ヘルスケア業界は膨大な量のデータを生成しますが、そのデータを患者のアウトカムを改善するための有用なインサイトに変換することに苦労しています。ヘルスケアにおけるデータ分析は、患者ケアと運用管理のあらゆる側面に適用されることを意図しています。これは、患者ケアを改善する方法の調査、病気の発生予測、治療費の削減など、その他多くの目的で使用されます。ビジネスレベルでは、分析の助けを借りて、ヘルスケア組織は内部業務を簡素化し、リソースの利用を洗練させ、ケアチームの連携と効率を向上させることができます。
データ分析が、生のヘルスケアデータを実用的なインサイトに変換できる能力は、以下のヘルスケア分野に大きな影響を与えます。
- 臨床研究
- 新しい治療法の開発
- 新薬の発見
- 病気の予測と予防
- 臨床意思決定支援
- 医療状態のより迅速で正確な診断
- 手術および投薬の高い成功率
- 病院の管理プロセスの自動化
- 健康保険料のより正確な計算
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ヘルスケアにおける予測分析の利点
技術の進歩に伴い、分析はヘルスケア業界に計り知れない影響を与えることができます。AIと機械学習技術は、データを使用して病気を診断し、各患者のユースケースに最適な治療法を決定するなど、多くのことができます。ヘルスケア組織が予測分析から恩恵を得られる最も重要な方法は以下の通りです。
患者ケアの改善
予測分析がヘルスケア業界にもたらす最も重要な利点は、あらゆる種類のデータ（病歴、人口統計、経済状況、併存疾患）へのアクセス可能性です。これらのデータすべてが、医師やヘルスケア専門家に貴重な洞察を提供し、彼らの意思決定を導きます。より良く、より賢く、データに基づいた意思決定は、全体的な患者ケアの改善につながります。
例えば、予測分析は患者のアウトカムを改善するために使用されます。過去の患者のデータとアウトカムを見ることで、機械学習アルゴリズムは、各固有の患者にとって最も効果的な治療法に関する洞察を提供するようにプログラムすることができます。
個別化された治療
従来、医療は万人に共通するアプローチで機能してきました。治療法や薬は、特定の患者ではなく、広範な集団の統計に基づいた限られた情報に基づいて処方されてきました。しかし、医療専門家が患者をより正確に診断できるようになるにつれて、患者固有の健康状態に合わせた最も効果的な治療コースを決定できるようになります。
集団健康管理
予測分析は、個人レベルにのみ適用できるわけではありません。ヘルスケア組織は、集団健康管理にもこれを使用できます。患者の状態、投薬、および個人的な履歴に関するデータを持っている場合、分析を使用して、集団コホート内の類似の患者を見つけることができます。また、病気の発生が懸念されるコホートを特定するのにも役立ちます。このようなシナリオでは、ヘルスケア専門家は直ちに治療の検討を開始でき、人々の生存の可能性を向上させます。
リスクの高い患者の特定
ヘルスケアにおける予測分析は、どの患者がより高いリスクにあり、早期の介入を開始することで、より深刻な問題を防ぐことができるかを予測できます。例えば、年齢、併存慢性疾患、および服薬遵守度に基づいて、入院の可能性が最も高い心血管疾患の患者を特定できます。病気や慢性疾患の可能性に関する予測は、医師やヘルスケア組織が、リスクの高い患者が定期的なチェックアップに来るのを待つのではなく、積極的にケアを提供できるように支援します。
慢性疾患の患者の他に、高齢者や侵襲的な処置後に退院した患者など、その他のリスクの高いグループも存在します。
慢性疾患管理
慢性疾患は、米国における死亡および障害の主要な原因であるだけでなく、国の年間3.5兆ドルの医療費の主な推進力でもあります。癌、心血管疾患、糖尿病、肥満、腎臓病の5つの慢性疾患が、ヘルスケア支出の75%を占めています。
慢性疾患管理は、ヘルスケア専門家がこれらの疾患の発生を防ぎ、管理する能力にかかっています。しかし、慢性的な状態の管理と予防は困難な課題です。予測分析は、ヘルスケア提供者が、患者へのケアのコストを削減しながら、より効果的な治療を提供するために、タイムリーで事実に基づいた情報に基づいた意思決定を行う力を与えることができます。
発生する前に機器のメンテナンスニーズを予測する
製造業や電気通信などの他の産業では、予測分析が長年にわたり、メンテナンスが必要になる前にそのニーズを特定するために使用されてきました。ヘルスケア業界も同様の予後診断から恩恵を受けることができます。機械の特定のコンポーネントは摩耗したり劣化したりします。例えば、MRI装置のセンサーのデータ分析を行うことで、予測分析は故障を予測し、どのコンポーネントが交換を必要とするかを予測できます。これにより、病院は機械が使用されていない時間にメンテナンスをスケジュールすることができ、ケアチームと患者の両方を妨げるワークフローの中断を最小限に抑えることができます。
ヘルスケアの追跡とデジタル化
ヘルスサービスのデジタル化は、患者とヘルスケア専門家が互いにやり取りする方法を完全に変革します。今日では、体にデバイスを取り付け、携帯電話からいつでも健康状態と身体のパフォーマンスを追跡することができます。例えば、糖尿病患者は、指の穿刺を必要とせずに、いつでも血糖値の上昇を監視できます。
人為的ミスの防止
人為的ミスがヘルスケアに与える影響は致命的である可能性があります。幸いなことに、医療専門家の行動を導くリアルタイムで正確な洞察を提供することで、データは潜在的なエラーをフラグ付けし、致命的なミスを防ぐのに役立ちます。
不正検出
残念ながら、ヘルスケアにおける不正行為は一般的な問題です。不正なヘルスケアスキームには多くの形態があります。例えば、実際には不要な補助金または全額カバーの処方薬を入手し、それを黒市で利益のために売却する個人、カバーされていないサービスをカバーされているサービスとして請求する行為、医療記録の改ざん、支払い最大化のための診断や処置の意図的な誤報告、追加または不必要な治療の処方などがあります。
予測分析は、これらの不正行為をフラグ付けする特定の異常を特定でき、それらを早期に発見するのに役立ちます。
全体的なヘルスケアコストの削減
予測分析は、ヘルスケアコストを削減するためにも使用できます。不要な入院ケアを削減すること、薬剤や消耗品の病院コストを管理すること、および病院の人員配置のニーズを予測することによって、患者のコストを削減するために使用できます。
ヘルスケアにおける予測モデリング
予測モデリング（予測分析と呼ばれることも多い）は、統計的手法、データマイニング、機械学習を使用してデータ内のパターンを特定し、特定の成果が発生する可能性を認識する数学的なプロセスです。予測モデリングの目標は、「既知の過去の行動に基づいて、将来に最も起こりやすいことは何か？」という質問に答えることです。
予測モデリングプロセスには、予測のためにデータに対してアルゴリズムを実行することが含まれます。このプロセスは反復的であるため、目標またはビジネスの達成に最も適用可能なモデルを訓練します。予測モデリングプロセスは、以下の分析モデリングの段階を経ます。
- データ収集とクレンジング: さまざまなソースからデータが集められることで、ノイズを除去するためのクレンジング操作が実行され、必須の情報のみを抽出することで正確な予測が保証されます。
- データ分析: モデルの構築を始める前に、まずデータの基本的なチャートを作成することと、徹底的に分析することが不可欠です。データの挙動を理解し、変数間の関係を特定することが極めて重要です。この理解がなければ、効果的なモデルの構築は困難になります。しかし、これに時間を投資することで、多くのことを学ぶことができます。このプロセスは、目の前の問題と潜在的な解決策に関して大きな明確さをもたらし、さらなる分析とモデル開発のための強固な基盤を提供します。
- 予測モデルの構築: データが特定のアルゴリズムまたはモデルに適する場合もあります。他の場合は、最良のアプローチがそれほど明確ではありません。データを分析するにつれて、可能な限り多くのアルゴリズムを実行し、それらの出力を比較します。テストデータを特定し、分類モデルの効率をテストデータに対して確認するために分類ルールを適用します。
- モデルをビジネスプロセスに組み込む: モデルをヘルスケア組織にとって価値あるものにするには、患者ケアの改善に役立てるために、組織のプロセスに統合する必要があります。
ヘルスケアにおける予測モデリングは、患者ケアを改善し、良好なアウトカムを確保するのに役立ちます。介入から最も恩恵を受ける可能性のある、健康状態の悪い最もリスクの高い患者を特定することができます。さらに、予測分析は、効果的なキャンペーンを開発し、製品の安全性と投与量を最適化し、治験デザインに情報を提供するなど、入院患者データのパターンからの洞察を深く掘り下げます。
ヘルスケアにおける予測分析の具体例
入院再入院率の削減
2018年には、平均的な成人再入院率は14%に達し、そのうち20%が糖尿病、心不全、COPD、敗血症の4つの状態のいずれかに起因していました。社会経済データ、EHR、および予測分析を使用することで、再入院のリスクが高い患者を発見し、警告し、追加の医療ケアを提供して再入院率を削減することができます。
新しい治療法に関する研究
予測分析は、新しい治療法の研究にも効果的に使用できます。予測アルゴリズムは、遺伝情報、病歴、その他のデータに基づいて、個人が薬剤または治療計画にどのように反応するかを正確に予測できます。これは研究プロセスを合理化し、入院患者グループの必要性を削減することができます。
健康保険
ヘルスケアにおける予測分析のもう一つの用途は、年齢、性別、病歴、保険のケース履歴、遺伝などに基づいて、各特定の個人に対する健康保険の正確なコストを計算できる能力です。さらに、予測分析は不正な保険請求を防ぐためにも使用できます。
全米ヘルスケア不正防止協会によると、ヘルスケア不正による金銭的損失は、ヘルスケアに費やされた資金の3%から10%に上ると推定されています（これは3,000億ドルに相当します）。予測分析の助けを借りて、保険会社は、ケースの背後に悪意のある意図があるかどうかを早期に判断するためにMLアルゴリズムを開発し、訓練することができます。これにより、損失を減らし、将来の詐欺行為を防ぐことができます。
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